人工智能时代(pdf+txt+epub+azw3+mobi电子书在线阅读下载)

内容简介：

人工智能时代(pdf+txt+epub+azw3+mobi电子书在线阅读下载)：

网友评价：

• 不错，读了很受启发。
• 观点非常明确！
• 人工智能时代是写接下来会发生什么，而与机器人共舞则是写机器人已经发生了什么
• 好好好好好
• 很值得一读
• 很好看，有意思
• 不是从技术角度，而是从社会角度解读人工智能及其对社会影响的书，对于了解人工智能的社会意义和社会影响还是不错的，但不是你心中想象的解读人工智能原理的书。
• 非常棒，书本里阐释的观点值得思考，大数据时代开启的人工智能可以取代很多传统技术，但人工体验感的兴趣是无法泯灭的～比如绘画艺术，乐器现场演奏等。
• 很难得的正品，网购以来最满意的了。
• 很好，物流也快，物美价廉
• 非常好非常
• 好书！！！！
• 这是一本非常好的人工智能领域介绍知识，建构思想的书。
• 作者jerry kaplan竟然长得跟明星一样帅！太离谱的，看在这么刷的份上，买来看也值得啊……
• 人工智能时代正在来临，多点了解，迎接新的时代
• 观点独特%%%%%
• 观点独特，吸引人
• 读书使人开智明理，优秀书籍一定不要错过
• 在当当买了十来年的书了，每年都是钻石，真希望当当在做活动时能给钻石们送点券，一直都没抢到过。
• 作者用很通俗的例子讲解了人工智能的作用，但是有些例子很好就是感觉总结的不到位，而且还详细讲了一些专业的商业操作，对于我这种业外人士来说不容易理解！不过总体来说还是很值得一读的，对人工智能的未来以及影响，作者表述的还是很全面的！
• 可读性很强
• 虽然我们个人无法影响历史的进程，但是，顺应技术的发展趋势，不要让自己去和机器人竞争工作：你是竞争不过机器人的，应该做设计和制造机器人的工作。
• 棒棒的，老师推荐的必读书目
• 很不错的一本书！
• 人工智能时代领军人斯坦福教授杰瑞·卡普兰重磅新作！中国人工智能学会李德毅院士、创新工场李开复专文作序！罗振宇2017年跨年演讲倾情推荐！！！
• 帮忙买的，看着不错。通俗易懂，观点独特，值得购买。
• 受益匪浅！
• 开阔思维，可读性强，干货满满
• 非常好的一本书，讲的通俗易懂，对于理解人工智能有很大的帮助，是一本哲学和技术融合的很好的一本书。
• 买来送给朋友的，他们说不错，我没看过，但既然朋友说好，那就好了。
• 在公众号看到好评推荐，特地买回来看。看后追评。
• 很值得一读
• 挺不错的说
• 书的印制精美，阅读舒适，内容描述精彩，分析影响深刻，给人深入的启迪和意义。
• 了解最近科技，帮你了解未来
• 书收到，质量很好
• 老师推荐的，准备买回来看看，人工智能现在越来越火了
• 这本书不错
• 超级快，昨天的今天一早就到了
• 粗看了一下，是想了解的一些观点的书，稍后看了再更新评论。
• 下单十来个小时就拿到，赞!
• 大人孩子都喜欢看，每一次买书都有惊喜。将阅读进行到底！每一本书都是经典。
• 很值得一读
• 正在拜读中，大体翻了一遍感觉不错，内容很丰富，个人认为值得购买并且阅读
• 未来已来。但是面对已来的涌动暗流，你做好准备了吗？杰瑞·卡普兰没有像我期待中那样兴致勃勃，而是充满敬畏忧心忡忡地指出：更高合成智能的到来将极大改变我们的世界。如若不正视并有效应对，我们将遍体鳞伤。
  
  在未来几年内，机器人与人工智能给世界带来的影响将远远超过个人计算和互联网在过去30年间已经对世界造成的改变。
• 同事推荐 新时代新阅读
• 不错！非常不错！
• 晚读笔记《人工智能时代》第一部分
  前几天的新闻，第一个获得公民身份的机器人索菲娅调侃主持人，“你科幻片看多了吧！”，这一幕，人工智能时代的大幕已拉开，估计也合不上了。
  看卡普兰这本书，不是讲技术细节，主要是讲观念、伦理，以及对未来的展望。
  人工智能爆发之下人类何去何从？
  首先技术进步客观带来了社会财富的增加，社会财富总量不断增加，但大多数人并没有过的更好；其次工作在变，很多岗位转移给人工智能；我们对未来重要科技的认识，是否还是由科幻小说和电影塑造？……
  那么人工智能到底是什么？
  机器怎么思考我们一无所知，但真的要知道吗？这就好像我们问潜水艇为什么会游泳一样。
  而现今的人工智能应该说是，机器学习，大数据，认知系统等等的集成，如何操作就像黑箱我们不知道，于是就产生人工智能产生意识的担忧等等……
  其实在卡普兰看来人工智能就是程序……
  上世纪50年代开始早期的人工智能专注于“通过逻辑、公理等串行得出结论”是一种典型的“符号系统”这也是上世纪的主流，而作为神经网络的算法由于在当时不能解决基本的存储、数据等问题一直被搁置；直到计算机技术的发展硬件能力显著提升后才重新焕发青春。
  打个比方早期的人工智能，也就是“符号系统”那套是研究者找到某方面的专家做出专家系统，由专家先定义逻辑和规则再去解决问题；我们现在的人工智能“神经网络”现在叫机器学习，是由技术进步之后，我们告诉机器你想让它干什么，它自己去训练学习。
  符号系统适用于过去的时代，一群精英关注算法本身；而机器学习，程序在解释自己做什么怎么做方面并不比人类专家强，但它们就是知道答案。
  这也就是前几天读阿伦特关于康德的解释，目前人工智能的训练就是“感性与知性借助想象力产生图示的过程中相遇”，借助例子印证想象。
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